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本文详解AI Agent的记忆系统，分短期记忆与长期记忆两部分。短期记忆介绍3种优化策略(缩减法、卸载法、隔离法)及框架代码实现；长期记忆解析信息提取、向量存储、关系推理等技术，并提供Mem0/ReMe集成代码。展望记忆即服务、精细化管理、多模态三大未来趋势，帮助开发者解决AI"失忆"问题，构建更智能的Agent记忆系统。

你有没有遇到过这种情况？

早上跟智能助手说“帮我订明天去上海的机票”，下午再问“刚才选的航班时间能改吗”，它却一脸茫然：“您之前说过这句话吗？”

这不是AI故意“装傻”——LLM的上下文窗口限制、不断增长的对话成本、跨会话记忆缺失，才是背后的“罪魁祸首”。而解决这些问题的关键，就在于AI Agent的“记忆系统”。

今天我们就来拆解：AI的“记忆”是怎么工作的？短期记忆如何“省空间”？长期记忆如何“越用越聪明”？未来它还能怎么进化？文末附实战代码，手把手教你集成记忆系统！

一、AI的“记忆”和人类一样吗？分两种！

对人类来说，“记忆”是本能——前一秒说的话，后一秒可能就忘（短期记忆）；但小时候学的骑车、爱吃的菜，却能记一辈子（长期记忆）。AI的“记忆”也类似，但划分更明确：

1. 短期记忆：聊天的“草稿纸”

定义：单次对话中，你和AI一来一回的所有交互（比如你问“今天天气如何”，AI答“晴，25℃”）。

特点：直接参与当前对话，像写在草稿纸上的临时笔记，但受限于LLM的“上下文窗口”（比如GPT-4的8k/32k token限制），聊多了就会“写不下”。

2. 长期记忆：专属你的“记忆库”

定义：跨多次对话积累的“有用信息”（比如你常订早班机、爱吃辣、上周刚问过法律条款）。

特点：像你的私人笔记本，能从短期记忆里“提炼”关键信息存起来，下次对话时“翻出来”用，让AI越来越懂你。

举个例子：

你第一次说“帮我找上海的法餐，要安静的”，AI记下了“偏好法餐+安静”；第二次说“上次那家法餐太贵了”，AI会从长期记忆里调出“法餐”相关信息，结合新问题推荐性价比更高的——这就是长期记忆的作用。

二、AI的“记忆系统”如何工作？记住这4步！

不管是短期还是长期记忆，AI的“记忆系统”都有一套通用逻辑，就像你整理房间：先翻旧物（加载记忆），挑有用的摆桌上（注入上下文），用完再收进柜子（更新记忆），脏东西及时扔（清理冗余）。具体来说：

1. 推理前加载：先“翻旧账”

用户提问时，先从长期记忆里“搜刮”相关信息（比如用户的偏好、历史问题），准备“辅助材料”。

2. 上下文注入：把“旧账”摆上台面

把长期记忆里找到的信息，和当前问题一起“喂”给LLM，让它结合新旧信息生成回答。

3. 记忆更新：用完的“草稿”收进柜子

对话结束后，把这次的短期记忆（比如用户的新需求、AI的回复）“提炼”出有用信息（比如“用户最近常出差”），存进长期记忆。

4. 信息处理：给记忆“分类归档”

长期记忆不是乱存的——它会用向量化模型（把文字转成数字向量）、图数据库（存实体关系）等技术，给信息打标签、建索引，方便下次快速查找。

三、短期记忆不够用？3招“省空间”+ 代码实战！

短期记忆最大的痛点是“容量有限”——聊10轮可能就超token限制了，怎么办？工程师们想出了3个“偷空间”的妙招，附框架代码实现：

1. 缩减法：挑重点，删废话

比如你说“帮我写一篇关于AI的文章，要包括技术原理、应用场景、未来趋势”，AI可能只保留“主题：AI文章；要求：技术原理、应用场景、未来趋势”，去掉重复的描述。

2. 卸载法：把“大文件”存外置硬盘

如果对话里有大段内容（比如一篇5000字的报告），AI会把完整内容存到外部数据库，只在对话里留个“文件链接”（比如“[报告链接]”）。需要时用链接调取，既省空间又不丢信息。

3. 隔离法：拆分成“小任务”

把复杂任务拆成多个小任务，每个子任务单独对话。比如你要策划一场活动，主AI负责分配任务（“子AI1查场地，子AI2定嘉宾”），子AI完成任务后只返回结果，主AI不用管中间过程——相当于每个子任务只用“一张小草稿纸”。

不同框架的“省空间”代码实现：

▶ Google ADK：每3轮自动压缩

from google.adk.apps.app import App, EventsCompactionConfig app = App( name='my-agent', root_agent=root_agent, events_compaction_config=EventsCompactionConfig( compaction_interval=3, 每3次新调用触发压缩 overlap_size=1 # 包含前一个窗口的最后1条消息（防断档） ),)

▶ LangChain：超4000token自动摘要

from langchain.agents import create_agent from langchain.agents.middleware import SummarizationMiddleware agent = create_agent( model="gpt-4o", tools=[...], middleware=[ SummarizationMiddleware( model="gpt-4o-mini", 用轻量模型做摘要 max_tokens_before_summary=4000, # 4000token触发摘要 messages_to_keep=20, # 摘要后保留最后20条消息 ), ],)

▶ AgentScope：6种渐进式压缩策略（更智能！）

// 初始化智能上下文记忆（支持6种压缩策略） AutoContextMemory memory = new AutoContextMemory( AutoContextConfig.builder() .msgThreshold(100) // 消息数超100触发压缩 .maxToken(128 * 1024) // 最大token限制（128k） .tokenRatio(0.75) // 保留75%核心信息 .build(), model // 传入LLM模型 ); // 集成到Agent ReActAgent agent = ReActAgent.builder() .name("Assistant") .model(model) .memory(memory) // 短期记忆用AutoContextMemory .build();

优势：能追溯所有压缩记录，按消息类型（用户输入/工具结果）自动选策略，比ADK/LangChain更精细。

四、长期记忆如何“越用越聪明”？关键技术+代码集成！

长期记忆的核心是“记对人、记对事”，背后靠信息提取→向量存储→关系推理→重排序四步，附Mem0/ReMe集成代码：

1. 核心技术栈

LLM：从短期记忆提取“用户偏好”“历史问题”等有效信息（如“用户下周某天去北京出差”）；

Embedder：把信息转成向量（如“北京+出差”对应一组数字），存进VectorStore（向量数据库）；

GraphStore：存实体关系（如“用户-喜欢-猫-名字-小白”）；

Reranker：对检索结果重排序，只留最相关的3条。

2. 框架集成：2行代码接入长期记忆

▶ 集成Mem0（开源记忆框架，社区最火）

// 1. 初始化Mem0长期记忆 Mem0LongTermMemory mem0Memory = new Mem0LongTermMemory( Mem0Config.builder() .apiKey("your-mem0-api-key") // 从Mem0官网申请 .build() ); // 2. 绑定到Agent（短期记忆+长期记忆双开） ReActAgent agent = ReActAgent.builder() .name("Assistant") .model(model) .memory(memory) // 短期记忆（如AutoContextMemory） .longTermMemory(mem0Memory) // 长期记忆（Mem0） .build();

▶ 集成ReMe（AgentScope官方长期记忆，深度适配）

// 1. 初始化ReMe（需先启动ReMe服务：http://localhost:8002） ReMeLongTermMemory remeMemory = ReMeLongTermMemory.builder() .userId("user123") // 用户ID（隔离不同用户记忆） .apiBaseUrl("http://localhost:8002") .build(); // 2. 绑定到Agent（支持“只记/只读/读写”模式） ReActAgent agent = ReActAgent.builder() .name("Assistant") .model(model) .memory(memory) .longTermMemory(remeMemory) .longTermMemoryMode(LongTermMemoryMode.BOTH) // 读写模式 .build();

五、未来AI的“记忆”会更像人吗？3个趋势！

现在的AI记忆系统还在“小学生”阶段，但未来的进化方向已经很清晰：

1. 记忆即服务（MaaS）：像用水用电一样用记忆

以后可能不需要自己搭记忆系统，直接用云服务商提供的“记忆API”——就像现在用阿里云存数据一样，开发者调用接口就能让AI记住用户信息。

2. 精细化记忆管理：像大脑一样“取舍”

借鉴人脑的“记忆巩固”机制：重要的信息（比如用户的核心偏好）反复强化，不重要的（比如某次闲聊的细节）慢慢遗忘；还能通过强化学习，让AI自己“判断”哪些信息值得记。

3. 多模态记忆：能“看”能“听”的全能记忆

现在的记忆主要是文本，但未来AI可能记住你的语音（比如你说“这个声音很好听”）、图片（比如你分享的风景照），甚至视频——比如你教AI做菜的视频，它能记住步骤，下次直接指导你。

结语：记忆系统，AI的“成长必修课”

从“记不住话”到“越用越懂你”，AI的记忆系统正在从“能用”走向“好用”。它不仅解决了token成本和上下文限制的痛点，更重要的是让AI有了“个性”——就像你的朋友，记得你的喜好，懂你的潜台词。

未来，随着记忆技术的进化，AI可能会成为真正的“数字伙伴”：它能记住你从小到大的故事，帮你规划人生目标，甚至在你需要时，递上一杯温度刚好的茶（如果你告诉过它你喜欢的温度）。

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• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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